Ang
Microsoft ay naglunsad ng isang pampublikong preview ng”agentic retrieval”sa Azure AI Search. Ang hakbang na ito ay naglalayong makabuluhang isulong ang mga kakayahan sa pag-uusap ng AI. Ang bagong sistema ay gumagamit ng mga malalaking modelo ng wika (LLM) upang pag-aralan ang mga kasaysayan ng chat. Ang mga subquery na ito ay tumatakbo kahanay sa buong data ng teksto at vector, ayon sa microsoft natutunan . Nagsasama ito sa Azure Openai at nangangailangan ng semantikong ranggo ng Azure AI Search. latency. Ang paglulunsad na ito ay nakahanay sa mas malawak na diskarte ng Microsoft upang pagsamahin ang mga handog ng AI sa loob ng Azure, lalo na kung ang mga mas matandang mga API sa paghahanap ng Bing ay nagretiro. Dapat tandaan ng mga nag-develop ang kasalukuyang katayuan ng preview. potensyal na magkaroon ng napilitan o hindi suportadong mga tampok. Ang isang bagong modelo ng pagsingil ay ilalapat din, na nakatali sa paggamit ng Azure Openai at Azure AI. Sa halip na isang solong query, ang modelo ay bumubuo ng maraming mga subqueries batay sa input ng gumagamit, kasaysayan ng chat, at mga parameter ng kahilingan. Ipinapaliwanag ng Microsoft na ito ay nagbibigay-daan sa mga tampok tulad ng query sa pagsulat, pagwawasto ng spelling, at pag-deconstruct ng mga katanungan na multifaceted. Halimbawa, maaari itong hawakan ang isang query tulad ng”Maghanap ng isang beachside hotel na may transportasyon sa paliparan malapit sa mga vegetarian na restawran.”
Ang mga resulta ay pinagsama, semantically ranggo, at bumalik sa isang tatlong bahagi na tugon. Kasama sa tugon na ito ang grounding data para sa pag-uusap, sangguniang data para sa inspeksyon ng mapagkukunan, at isang plano sa aktibidad na nagdedetalye ng mga hakbang sa pagpapatupad. Si Matthew Gotteiner, sa panahon ng isang session ng Microsoft build ay nabanggit na ang pangkalahatang bilis ay nauugnay sa bilang ng mga subqueries. Counterintuitively, idinagdag niya, isang”mini”tagaplano na bumubuo ng mas kaunti, mas malawak na mga subqueries ay maaaring ibalik ang mga resulta nang mas mabilis kaysa sa isang”full-size”na tagaplano na lumilikha ng maraming mga nakatuon na subqueries. Epektibong Agosto 11. Ang mga nag-develop ay ginagabayan patungo sa serbisyo ng ahente ng AZURE AI, na kasama ang tampok na”saligan ng Bing Search”. Ang paglipat na ito, gayunpaman, ay nagpakita ng mga hamon. Mga kumplikadong pagsasama Sa mga tool tulad ng C# Semantic Kernel.
Si Akshay Kokane, isang engineer ng software ng Microsoft, semantikong ranggo Para sa pagpaplano ng query sa pamamagitan ng azure openai . Ang mga katulad na singil ay nalalapat para sa semantiko na pagraranggo sa pamamagitan ng Azure AI Search. Gayunpaman, Sinasabi ng Microsoft ang mga gastos sa pagraranggo na ito ay una na tinalikuran para sa pagkuha ng ahente Sa panahon ng preview. href=”https://github.com/azure-samples/azure-search-python-samples/tree/main/quickstart-agentic-retrieval”target=”_ blangko”> python , . Net , at pahinga upang matulungan ang mga developer. Ang pagkuha ng ahente ay bahagi din ng mga kamakailang pag-update ng Azure AI Foundry.
